屏科大教授曾光宏擔任研討會引言人，說明AI導入製造現場對傳統產業升級及提升生產效能的重要性。（屏東縣政府提供）

傳統金屬加工也要導入AI。面對缺工、成本及全球供應鏈變化，屏東縣政府今（1）日舉辦「AI × 金屬製造 科技產業新知研討會」，鎖定製程優化、品質檢測及預知維護3大應用，希望協助在地金屬製造業從依賴師傅經驗，逐步轉向數據及AI輔助生產。

這場研討會以「AI賦能智慧製造・提升生產效能」為主軸，由屏科大教授曾光宏擔任引言人，並找來機械業及工研院專家，從實際製造現場說明AI如何進入傳統工廠。

屏東縣政府城鄉發展處表示，在地傳統金屬製造業具有既有技術基礎，但面對全球供應鏈變化及數位轉型，企業除了設備升級，也必須思考如何利用生產數據及智慧工具改善製程。

其中，捷仂機械副總經理顏世欽以「AI導入金屬製造：從製程優化、品質檢測到預知維護」為題，從工廠實務切入，說明AI可應用於3大環節。

第一是製程優化，透過生產資料分析找出生產瓶頸；第二是品質檢測，利用智慧辨識等工具輔助檢查產品品質；第三則是預知維護，透過設備運轉數據掌握異常，嘗試在機器真正故障、產線停擺前提早處理。

下半場由工研院經理江宜霖以「從經驗製造到智慧製造：AI製造應用實務」為題，說明如何把傳統製造累積的現場經驗與AI、數據分析工具結合，逐步掌握生產資訊、改善製程管理及提高生產效率。

這也反映傳統製造導入AI的另一項挑戰。相較科技業本身擁有較完整的資訊及工程人才，中小型金屬加工業者要跨入AI，除了購買軟硬體設備，還涉及既有機台能否取得數據、資料品質、員工操作能力及導入成本等問題。

城鄉處表示，希望藉由產學研技術及業界案例，先協助企業了解AI可以用在哪裡，再盤點自身轉型需求，降低業者接觸智慧製造的門檻。

編輯分析：對傳統金屬製造業而言，AI真正的價值不在於「用了AI」這個標籤，而是能否降低不良率、減少設備停機時間及提高單位人力產值。屏東目前先從研討會及案例分享切入，但下一階段更值得觀察的是，有多少在地工廠真正導入AI、企業投入多少成本，以及導入後生產效率、不良率與人力需求究竟改善多少。若缺少這些量化成果，AI轉型仍容易停留在課程與宣導階段。

屏東縣府表示，「AI領航・屏東智造」系列活動後續還有「AI賦能智慧檢驗．強化品質安全」及「AI賦能智慧應用．推動企業轉型」兩場研討會，持續從品質檢驗及企業轉型等不同面向協助在地業者接觸AI應用。